Solucionadores de Restrições Contínuas Baseados em Difusão Composicional
Compositional Diffusion-Based Continuous Constraint Solvers
September 2, 2023
Autores: Zhutian Yang, Jiayuan Mao, Yilun Du, Jiajun Wu, Joshua B. Tenenbaum, Tomás Lozano-Pérez, Leslie Pack Kaelbling
cs.AI
Resumo
Este artigo apresenta uma abordagem para aprender a resolver problemas de satisfação de restrições contínuas (CCSP) no raciocínio e planejamento robóticos. Métodos anteriores dependem principalmente da engenharia manual ou da aprendizagem de geradores para tipos específicos de restrições, rejeitando as atribuições de valores quando outras restrições são violadas. Em contraste, nosso modelo, o solucionador de restrições contínuas por difusão composicional (Diffusion-CCSP), deriva soluções globais para CCSPs representando-os como grafos de fatores e combinando as energias de modelos de difusão treinados para amostrar tipos individuais de restrições. O Diffusion-CCSP exibe uma forte generalização para novas combinações de restrições conhecidas e pode ser integrado a um planejador de tarefas e movimentos para elaborar planos de longo prazo que incluem ações com parâmetros discretos e contínuos. Site do projeto: https://diffusion-ccsp.github.io/
English
This paper introduces an approach for learning to solve continuous constraint
satisfaction problems (CCSP) in robotic reasoning and planning. Previous
methods primarily rely on hand-engineering or learning generators for specific
constraint types and then rejecting the value assignments when other
constraints are violated. By contrast, our model, the compositional diffusion
continuous constraint solver (Diffusion-CCSP) derives global solutions to CCSPs
by representing them as factor graphs and combining the energies of diffusion
models trained to sample for individual constraint types. Diffusion-CCSP
exhibits strong generalization to novel combinations of known constraints, and
it can be integrated into a task and motion planner to devise long-horizon
plans that include actions with both discrete and continuous parameters.
Project site: https://diffusion-ccsp.github.io/